병렬 그래프 감축 모델에 있어서 투기적 연산(speculative evaluation)모델은 병렬성을 증가시키지만 불필요한 연산으로 인해 자원을 낭비할 수 있다. 투기적 태스크가 람다 연산식을 WHNF(Weak Head Normal Form)로 감축할 때, 대치과정은 그래프를 증가시킬 수 있고, 많은 복사과정을 요구할 수 있다. 이러한 투기적 태스크는 나중에 불필요한 연산이 될 수있고 이 경우 이러한 투기적 태스크에서 발생한 다른 모든 투기적 태스크들을 종료해야 하는 부담이 있다. 또한 불필요하게 된 복사과정으로 인한 기억 공간을 재사용이 가능한 상태로 만들어 주어야 한다. 본 논문은 WHNF 또는 HNF 로 감축할 대 발생할수 있는 불필요한 대치과정으로 인한 오버헤드를 줄이기 위해 대치과정이 지연된 람다 연산식 형태 (DSF : Deferred Substitution Form)를 제안한다. 이 형태는 대치과정을 필수적 태스크(mandatory task)가 수행될 때 까지 지연시키기 위한 람다 연산식 형태이다. 대치과정이 지연된 람다 연산식 형태로의 감축을 수행하는 투기적 태스크에서 , 대치과정이 존재하지 않기 때문에 그래프의 크기가 증가하지 않고 또한 복사과정을 요구하지 않는다. 따라서 연산식에 대한 대치과정이 지연된 람다 연산식 형태로의 감축이 불필요하게 된 경우 부담이 줄어들게 된다. 아울러 병렬성을 증가시키기 위한 연산모델을 제안한다.
심전도 신호에 있는 저주파 잡음 성분은 기저선 변동을 일으킨다. 본 논문에서는 기저선 변동이 있는 심전도 신호에 대하여 형태학 연산과 평활화 스플라인 연산을 사용하여 기저선 변동 잡음을 제거하였다. 형태학 연산만 이용하여 기저선 변동 잡음을 제거하는 경우, 사용한 구조요소에 따라 원 신호의 특징점 정보를 손상시킬 수 있다. 형태학 연산의 단점을 해결하기 위하여, 형태학 연산 후 평활화 스플라인 연산을 적용하였다. ECG 신호 처리를 위한 기존의 형태학 연산을 이용한 방법과 본 논문에서 제안된 방식을 MIT/BIH 데이터베이스에서 제공하는 심전도 임상 데이터에 각각 적용하여 비교하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안된 방식이 기존 방식보다 원신호에 대한 데이터 왜곡도가 낮음을 확인하였다.
이 연구에서는 형태학적 연산(Morphological Operator)과 CNN (Convolutional Neural Networks)의 개념을 결합하여 이미지 변환을 개선하고자 한다. 이를 위해서 형태학적 연산을 근사할 수 있는 연산을 제안한다. 그리고 제안한 연산을 CNN처럼 여러 필터를 사용할 수 있게 확장한 S-Convolution을 제안한다. 실험 결과 제안한 연산은 형태학적 연산을 학습할 수 있었다. 그리고 제안한 연산의 이미지 변환 성능을 검증하기 위해 GAN에 적용하여 실험하였다. 그 결과 S-Convolution이 기존 CNN을 사용한 GAN과 다른 변환이 가능하다는 것을 볼 수 있었다.
형태 변환이란 컴퓨터 그래픽스의 중요한 기본 연산중의 하나로, 하나의 그림이나 물체로부터 또 다른 그림이나 물체로 그 모양이 변화하는 과정을 연속적으로 보여주는 연산이다. 일반적으로 이 연산을 두 그림 사이의 대응이 되는 점들을 지정하고 각 점들이 변화하는 과정을 표현하기 위해 필요한 중간 단계를 생성하기 위해서 복잡한 함수를 계산하는 방법을 사용하여왔다. 이러한 방법은 많은 양의 계산이 요구된다. 본 논문에서는 수학적인 계산이 아니라 자료구조를 사용한 연산(operation)을 이용하는 새로운 형태 변환 알고리즘을 제안한다. 여기서 제안하는 알고리즘은 2차원 단순 다각형을 그보다 단순한 위상을 갖는 단조 다각형으로 분할하고, 각 단조 다각형을 삼각 분할하여 얻어진 듀얼 트리를 이용하여 형태를 변환하는 알고리즘이다. 사실적인 효과를 극대화하기 위해서는 될 수 있는 한 많은 중간 단계를 생성해야 하는데, 기존의 함수 계산이 아닌 트리를 이용한 연산을 함으로써 그 과정을 단순화 할 수 있다는 것이 본 알고리즘의 가장 큰 특징이다.
본 논문에서는 농담구조소(濃淡構造素)(GSE, grayscale structuring element)를 갖는 형태학 필터의 실시간 처리를 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 GSE로부터 유도된 basis matrix와 입력 샘플들로 구성된 input matrix를 이용하여 각 형태학 연산들을 소역행렬연산(local matrix operation)으로 새롭게 정의하고 있는데, 이를 이용하여 opening이나 closing과 같은 복합 형태학 연산들을 실시간으로 처리할 수 있음을 보였다. 제안된 알고리즘은 복원 형태학 연산들을 erosion과 dilation의 직렬조합(cascade combination)으로 처리하던 기존의 방법에 비해 적은 메모리를 필요로 하면서도, 출력을 얻기까지의 지연(遲延)(delay)이 훨씬 적다는 장점을 갖는다. 또한 본 논문에서는 형태학 필터를 VLSI로 구현하기 위한 효율적 방안을 제안하였다. 제안된 방법에서는 p-bit으로 표현되는 신호에 대한 형태학 연산을 p개의 이진(binary) 형태학 연산자들의 조합으로 구현하였는데, 각 이진 연산자들은 MSB(most significant bit)부터 순차적으로 (bit-serial approach) 해당 레벨의 bit들을 처리하여 출력을 부를 구조로 이루어져 있다. 본 논문에서는 형태학 필터의 VLSI 구현에 있어서 제안된 방법이 기존의 Threshold Decomposition 방법 등에 비해 보다 효율적이라는 것을 보였다.
RSA 암호 알고리즘의 고속 연산에 핵심이 되는 법 곱셈 (modular multiplication)을 고속으로 처리하기 위해서 몽고메리 알고리즘이 연구되고 발전되어 왔다. 이 몽고메리 알고리즘에서는 법 곱셈에 나눗셈이 들어가지 않기 때문에 빠른 법 곱셈 연산을 수행할 수 있다. 하지만, 일반 잉여 형태의 숫자를 몽고메리 표현 형태로 변환하고 이후에 결과를 다시 일반 잉여 형태로 변환하는 과정에서 별도로 연산이 필요하게 된다. 1024 비트 이상의 고비도의 RSA 연산을 수행하기 위해서는 키 비트를 워드 단위로 쪼개어 다진법 개념을 도입하여 연산할 수가 있다. 본 논문에서는 몽고메리 알고리즘을 개선시키기 위하여 오퍼랜드 스캐닝 개념을 도입한 방법을 연구하여 비교하였다. 각각의 방법은 최적화에 대한 이슈, 메모리 공간에 대한 이슈, 연산 시간에 대한 이슈를 고려 대상으로 한다.
본 논문에서는 LAN 상에서 유휴 PC 들을 연산에 활용하는 PC Cluster 시스템에 대해 연구하였다. 특히, PC 실습실에 있는 PC 들의 유휴시간(Idle time)대를 이용하여 Cluster 연산에 사용함으로써 별도의 전용 클러스터 시스템을 설치하기 위한 하드웨어 및 설치 공간이 필요로 하지 않는다는 장점을 갖는다. PC 실습실의 PC 들은 주간에는 주로 교육 및 실습에 사용되며 오후 6시부터 오전 9시까지의 실습에 사용되지 않는 유휴시간을 CPU-Intensive 한 작업들을 병렬로 수행하는 PC Cluster로 구성하여 저가격의 고성능 시스템을 구축할 수 있다. 그리고 특정 연산을 전담하는 노드들을 지정하고 이 노드들의 연산 결과를 인접한 다른 노드들에게 전달함으로써 연속적인 다음 연산을 적용할 수 있도록 파이프라인(Pipeline) 형태로 구성한다. 파이프라인 형태의 PC Cluster 에서 연산을 겹침(Overlapped)으로서 처리량(Throughput)을 높일 수 있다. LAN으로 연결된 PC 실습실의 PC 들은 인터넷상의 연산 자원들보다 안정되고 신뢰성이 있기 때문에 복잡한 보안 기법을 사용하지 않아도 된다. 또한 연산시간이 유휴시간으로 고정되어 있기 때문에 네트워크의 부하 및 노드의 부하를 고려하는 복잡한 부하균등화 기법이나 스케줄링 기법이 필요로 하지 않는다.
1980년대 초반까지 대부분의 제어기는 아날로그 형태로 구성되어 복잡한 연산을 수행하기에는 많은 제약이 있었으나, 1980년대 초반부터 일반에게 소개되기 시작한 마이크로프로세서는 과거 불가능하다고 여겨졌던 연산을 현실화하는 계기를 마련하였다. 초기에는 8비트 혹은 16비트 형태의 마이크로프로세서가 주류를 이루었으나. 컴퓨터 및 반도체 분야의 눈부신 발달에 힘입어 80년대 중반에는 32비트 고성능 Digital Signal Processor(DSP)가 출현하게 된다.(중략)
동영상 내에서 이동하는 객체를 추적하기 위해서는 우수한 객체 검출 방법이 필요하다. 이를 위하여, 본 논문에서는 연속된 영상에서의 인접한 프레임들을 이용하여 객체의 형태를 검출하고자 한다. 인접한 프레임들의 합성과 차를 이용하여 움직이는 객체의 대략적인 형태를 알아내고, 대략적인 형태를 이진화시킨 영상과 현재 프레임의 에지 영상과의 AND 연산을 통하여 객체의 형태를 알아 낼 수 있다. 그리고, 이 과정에서 생성되는 노이즈를 채움 연산과 영역화 연산을 통하여 제거할 수 있으며, 얻어진 객체의 크기 비율을 고려한 수직 투영을 통하여 다중 객체를 잘 분리해 낼 수 있었다.
비디오 객체 분할은 MPEG-4와 같은 객체기반 비디오 코딩을 위한 중요한 구성 요소이다. 본논문은 비디오 시퀸스에서 움직임 객체 분할을 위한 새로운 알고리즘과 VOP(Video Object Plane)추출 방법을 소개한다. 본 논문의 핵심은 시간적으로 변하는 움직임 객체 에지와 공간적 객체 에지 검출 결과를 효율적으로 조합하여 정확한 객체 경계를 추출하는 것이다. 이후 추출된 에지를 통하여 VOP를 생성한다. 본 알고리즘은 첫 번째 프레임을 기준영상으로 설정한 후 두 개의 연속된 프레임 사이의 움직임 픽셀 차이 값으로부터 시작된다. 차이영상을 추출한 후 차이영상에 Canny 에지 연산과 수리형태 녹임 연산(erosion)을 적용하고, 다음 프레임의 영상에 Canny 에지 연산과 수리형태 녹임 연산을 적용하여 두 프레임 사이의 에지 비교를 통하여 정확한 움직임 객체 경계를 추출한다. 이 과정에서 수리형태학 녹임 연산은 잘못된 객체 에지의 검출을 방지하는 작용을 한다. 두 영상 사이의 정확한 움직임 객체 에지(moving object edge)는 에지 크기를 조절하여 생성한다. 본 알고리즘은 픽셀 범위까지 고려한 정화한 객체의 경계를 얻음으로서 매우 쉬운 구현과 빠른 객체 추출을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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